【摘要】本文首先采用剩余收益模型評估股票內在價值，在此基礎上運用隨機前沿模型實證檢驗了我國創業板發行價格與內在價值的偏離情況，然后進一步分析了二級市場溢價的主要影響因素。結果表明：創業板IPO股票發行價格顯著存在下邊界，小于其內在價值；創業板IPO發行存在價格泡沫，且內在價值、發行前全面攤薄市盈率、發行前每股凈資產是IPO發行定價最重要的三個參考因素；一級市場并不存在真實的抑價，二級市場的反應則是引起我國創業板IPO折價的重要原因，其中換手率代表的投機程度是影響創業板IPO折價程度最重要的因素。
【關鍵詞】剩余收益 隨機前沿模型 分位數回歸 IPO折價
一、引言
目前國內外大多數資本市場均出現過IPO折價的現象，即股票首次公開發行過程中，其發行價低于上市首日的市場價格。對此經典的理論解釋主要有基于一級市場真實抑價觀點的信息不對稱、贏者詛咒、信號假說等理論，以及基于二級市場非理性行為的金融學解釋。但這些理論并不能完全有效地解釋我國證券市場尤其是創業板市場出現的“三高”即高收益率、高超募率、高發行價現象。
本文首先利用隨機邊界定價模型檢驗創業板 IPO 發行價的邊界問題，用來測度發行價相對內在價值的偏離方向，即在一級市場上是否存在與國外資本市場相同的真實抑價現象；在此基礎上，運用分位數回歸方法進一步分析二級市場上影響我國創業板IPO折價的因素，嘗試從一級和二級市場兩個維度對“三高”現象做出綜合性的合理解釋。
二、模型介紹
（一）剩余收益模型
經過多年的發展，在對企業內在價值評估的研究中，剩余收益模型已經成為主流的分析方法。Lee（1999）等對Ohlson（1995）的模型進行了一定的改進，這也是本文在實證部分對企業內在價值進行評估時借鑒使用的模型，即：
Vt=Bt+ ■Bt+i-1
其中，又有：
FROEt+i=■
Bt+i=Bt+i-1+FEPSt+i-FDPSt+i
FDPSt+i=FEPSt+i×k
式中：Bt為企業第t年的每股凈資產；FDPSt+i表示在t＋i年預測的每股收益；FROEt+i表示在t＋i預測的凈資產收益率（對于預測值，在進行運算分析時可以使用各大證券公司實時發布的對上市公司各種盈利能力指標預測值的平均值）；r為企業的資本成本，一般以無風險收益率——國債利率來衡量；k為企業的分紅比例。
（二）隨機前沿模型
Aigner等（1997）提出的隨機前沿（或稱隨機邊界）模型（Stochastic Frontier Model）是一種常用的效率測量方法。在隨機邊界分析過程中，可以將最合理的IPO定價稱之為隨機前沿。隨機前沿模型可以分為隨機上邊界模型和隨機下邊界模型。根據相關文獻，隨機上邊界模型為：
Pi=f （Xi，?茁）+ei
ei=vi+ui vi ~ N（0，?滓v2）
ui=min（ui，0）
式中相關變量涵義如下：Pi為被解釋變量；Xi為解釋變量；?茁是對應于Xi的參數變量；ei為復合殘差項；vi 是對稱誤差項，服從均值為零的正態分布，表示隨機邊界的測量誤差；ui為非對稱誤差項，服從負的截尾正態分布，表示IPO定價偏離有效邊界的程度。
隨機下邊界模型與隨機上邊界模型大體一致，只要將表達式ui=min（ui，0）變換為ui=max（0，ui）即可。
三、數據來源和指標選取
本文選取我國創業板自2009年成立以來至2012年12月31日上市的355家上市公司作為研究樣本。研究所用數據取自CSMAR國泰安數據庫、Wind資訊和RESSET銳思數據庫，數據庫中缺失的數據由新浪財經等財經門戶網站以及公司年報補充。軟件方面主要運用Frontier 4.1來估計隨機前沿，運用Eviews6.0軟件進行分位數回歸。
本文實證研究的因變量主要有抑價率、調整后的抑價率、發行價格。 抑價率IR=（P1－P0）/P0
式中：P0為發行價；P1為上市首日收盤價。
經過調整的抑價率AIR=（P1－P0）/P0－（M1－M0）/M0
式中：M0為發行日創業板市場綜合收盤指數；M1為上市首日創業板市場綜合收盤指數。
在模型自變量的選擇上，本文主要結合國內外學者研究的成果以及中國證券市場的特點，從公司價值、風險因素及市場環境三個角度，選取能夠影響IPO定價以及影響IPO抑價的解釋變量和控制變量，具體指標如表1所示。
本文對重要的自變量做如下處理：
（1）創業板綜合指數計算：選取綜合指數而不是價格指數的原因是價格指數只包含成分股，綜合指數包含全部上市的股票，更能說明當天市場整體綜合情況。創業板指數的計算方法為加權平均計算法，以起始日為基準點，按照創業板所有股票的流通市值，逐個計算當天股價，加權平均后與開板之日的基準點進行比較。計算公式為：
實時指數＝上一交易日收市指數×∑（樣本股實時成交價×樣本股流通股本）/∑（樣本股上一交易日收市價×樣本股流通股本）
由于2010年8月20日起才正式發布創業板指數，故本文也遵循這種方法計算2009年10月31日至2010年8月20日期間的收盤指數。剔除未能成功發行的300060這只股，對于連續停牌的股票依次向前取交易日期的收盤價和流通股數。
（2）承銷商聲譽：以上市當年的承銷商排名為準，有多家承銷商的，按加權均值計算承銷商排名；由于2012年承銷商排名尚未公布，故沿用2011年排名情況。
（3）市場熱度：根據現有可查文獻，本文主要選取反映投資者預期的市場熱度指標，包括投資者信心指數、消費者信心指數、IPO前5家抑價均值等。基于數據可獲得性，同時考慮本文主要研究的是創業板的IPO定價合理性，而反映整體股票投資市場的投資者信心指數綜合性過強，消費者信息指數為實體經濟指標，而IPO前五家抑價均值不具有創業板市場整體代表性，因此綜合考慮，本文選取調整后的創業板綜合收盤指數作為市場熱度的衡量指標。
本文實證研究選取的控制變量，主要考慮了體現變量特征的兩個影響因素：
（1）發行制度改革變量：按照創業板開板后的第一二輪改革劃分為兩個時段，以此研究兩次發行制度改革前后對折價現象的影響，并提出如下假設：我國IPO發行價格受到了自創業板開板后的兩次發行制度改革的影響。
需對兩次發行制度改革進行對比，先對比2010 年11 月1 日第一輪改革前后，改革前上市的股票為0，改革后至第二輪改革前上市的股票為1；再將2012年4月28日第二輪改革前后進行對比，改革前上市的股票為0，改革后上市的股票為1。
（2）行業特征變量：依據成熟市場的經驗和我國證券市場的實踐，投資者更愿意選擇成長性高或資源具有稀缺性的公司，一些非傳統行業如信息技術、電子類、生物制藥以及資源類行業的上市公司更受投資者的追捧。參考劉煜輝等（2011）的研究成果以及GICS與CSRC的上市公司行業分類標準，本文將行業啞變量具體定義為：資源、電子、信息技術、生物制藥四類行業為1，其他行業為0。啞變量值為1的四個行業進一步細分為：醫藥制造業、生物制造業、計算機應用服務業、電子元器件制造業、通信服務業、通訊及相關設備制造業、有色金屬冶煉及壓延加工業、其他電子設備制造業、計算機相關設備制造業、石油和天然氣開采服務業。
四、實證分析
（一）股票估值結果分析
根據企業股票內在價值與發行價之間的對比，可以看出，IPO定價普遍高于企業股票的內在價值。企業股票內在價值與IPO定價之間差異的描述性統計如表2所示。
由表2可以看出，2009年上市的企業，其內在價值與發行價格差值的均值為16.32，在2010年、2011年、2012年分別為24.05、18.01、12.79。2009年創業板推出初期，企業股票內在價值和發行價格之間的偏差值與另外三年相比不是很大，主要是由于投資者對創業板了解相對較少，大多數投資者對創業板上市公司股票持觀望態度。而在2010年，由于2009年創業板市場上市公司股票非凡的表現，市場主體開始對創業板上市公司股票進行炒作，使得IPO定價被高估了很多。之后均值由2011年的18.01下降到2012年的12.79，說明隨著市場熱度下降，差值也開始減小，創業板IPO價格逐漸回歸其內在價值。
（二）SFA隨機前沿模型的估計結果分析
根據表1模型變量的內在要求和Hunt-McCool等的經驗，表1所有變量采用對數形式，模型如下：
ln（OP）=?琢0+?琢1ln（INV）+?琢1ln（AGE_REP）+?琢2ln（Offsize）+?琢3ln（BP_PE）+?琢4ln（BP_EQPS）+?琢5ln（Mer_Heat）+?琢6
ln（INVE_MOT）+ ?茁i×INDU+ ?茁i×Offrefo+V+U
需要說明的是，由于2012年上市的74家企業均無生物制藥行業，故在輸入行業控制變量進行隨機前沿模型估計時，僅輸入其余3種行業的控制變量，共10個變量。 表3反映了創業板IPO的355家企業整體情況如下：隨機上邊界模型的gamma值為0.000 2，不能顯著地拒絕零，表明ei近似服從標準正態分布，發行價并無隨機上邊界，也可通過隨機上邊界模型得到的對數似然函數值為115.371 1，與OLS回歸估計的115.371 3值幾乎相等，證明了隨機上邊界模型基本退化為OLS回歸模型。而隨機下邊界整體模型得出的對數似然函數值為148.807 4，大于OLS估計的對應值，單邊似然檢驗統計量LR為正。隨機下邊界模型的gamm值為0.96，t值為70.834 2，顯著地拒絕gamma值為零，這說明創業板IPO企業發行價顯著地存在下邊界，發行價存在定價泡沫，這與前文通過剩余收益模型估算出的內在價值與實際發行價有較大差距的現象一致。
Hunt（1996）等前期的研究成果表明，為了最大化收益，發行人會將發行價格定在市場可接受的最大化邊界上。若發行價格低于這一邊界，就產生了隨機上邊界，此時即存在真實的抑價。而根據本文的計算統計，以及運用SFA隨機前沿法分析結果顯示，我國創業板IPO企業發行價較其內在價格定價過高，存在價格泡沫，而不是真實抑價。這說明我國創業板IPO在發行階段不存在折價發行的問題，也就是說，我國創業板IPO的抑價情況并不是由于一級市場的故意抑價而產生，所以本文將轉而從二級市場的溢價角度去分析印證我國創業板IPO抑價情況真實的影響因素。
通過與OLS回歸對比檢驗，兩種估計方法下，變量間的統計關系具有一致性，說明實證結果具有穩健性。創業板上市公司的內在價值、發行前全面攤薄市盈率、發行前每股凈資產在1%水平上顯著與股票發行價格相關，是股票發行定價最重要的三個參考因素。股票內在價值相關度最高，發行前市盈率、發行前每股凈資產反映了公司的質量特征。可以看出，公司質量越高，股票發行價格越高。而股本規模并不是最重要的影響因素。同時，承銷商聲譽與股票發行價格呈負相關關系，但檢驗結果表明，承銷商聲譽對股票發行價格的影響并不顯著，這在一定程度上表明，我國創業板IPO市場投機性很強，無法通過發行價格的大小來傳達股票的內在價值。
通過逐年進行股票發行價格的隨機邊界檢驗，并比較分析后發現，反映股票內在價值和公司質量特征的綜合指標——市盈率均在2010年和2012年對股票發行價格在1%的水平上影響顯著，而在2009年、2011年對股票發行價格的影響不顯著。這一現象與2010年、2012年進行的新股發行制度改革時間相吻合，即印證了股票發行價格受到了自創業板開板后的兩次發行制度改革的影響這一假設。本文通過引入兩次發行制度改革這一控制變量OLS回歸得出，截至第二次發行制度改革實施日之前在創業板上市的312只股票，在第一次發行制度改革前后呈現10%水平的負相關關系；而在2012年8月終止IPO之前上市的所有創業板股票共355家，在第二次發行制度改革后均呈負相關關系，說明這一改革使發行價格有了一定程度的價值回歸，但影響還不太顯著，這可能與距2012年新股發行制度改革實施日期很短有關，這一新制度的長期影響效應到目前還沒有充分發揮出來，故假設得到證實。
本文統計啞變量為1的四個行業分年度上市家數如下：生物制藥類公司共12家，其中2009年3家、2010年4家、2011年5家；電子類公司共43家，其中2009年2家、2010年17家、2011年13家、2012年11家；資源類公司共4家，即每年各上市1家；信息技術類公司共70家，其中2009年8家、2010年22家、2011年18家、2012年22家。
加入行業控制變量的隨機邊界檢驗結果顯示，整體電子行業的估值較積極，對股票發行價格影響在10%的水平上顯著。而資源、生物制藥和信息技術三個行業對股票發行價格有一定影響。其中，生物和制藥行業在2009年股票估值時較受推崇，系數正值為0.068 5，但2010 ~ 2012年間估值不夠積極。生物制藥企業2009年上市有3家、2010年上市有4家、2011年上市有5家，2012年創業板上市的企業沒有生物制藥行業的企業，從逐年上市家數可以看出生物制藥這一非傳統行業截至目前并沒有在創業板形成很強烈的市場需求；資源行業自2009年以來則保持積極的估值態勢。而信息技術是四種非傳統行業中上市家數最多的行業，在2012年對發行價格影響顯著，受到市場的熱捧。
（三）基于分位數回歸的創業板IPO影響因素研究
在前文得出一級市場不存在折價發行情況這一結論的基礎上，本文換另外一個角度去研究創業板IPO的定價合理性，即主要基于二級市場的溢價這一視角去分析創業板IPO折價的實際影響因素。因此選取的影響因素主要有：反映二級市場投資者預期的創業板綜合指數（Mar_Heat）、反映二級市場異質信念程度的換手率（INVE_MOT），以及反映個股情緒的指標中簽率（LWR）、發行后市盈率（AP_PE）。
由于各變量量綱的差異性，因而在分位數回歸前需將所有指標進行歸一化處理，分別在0.1 ～ 0.9的分位點水平上考察各因素對抑價率IR和經市場指數調整后的抑價率AIR的影響，結果見下頁表4。
由表4可以看出，不管是抑價率還是調整后的抑價率，換手率在0.1 ～ 0.9的分位點水平上對抑價率的影響均高度顯著，而且其影響程度隨著分位數的增大呈現出嚴格增大的趨勢。同時各分位點水平上在所有的選取指標中換手率的回歸系數最大，影響權重最大，可以得出換手率代表的投機程度是影響創業板IPO折價程度的最重要因素。
同時，市場指數對調整前的抑價率影響在0.1 ～ 0.9的分位點水平上均不顯著，這可能是由于未經調整的抑價率所包含的整體市場信息量不大，只是度量了收盤價這一節點和發行價的差異。而調整后的抑價率情況則不同，結果顯示，市場指數分別在低分位點0.1 ～ 0.2，以及中分位點0.5 ～ 0.7的水平上與調整后的抑價率正相關且影響顯著，而在高分位點上影響不顯著，系數較小，說明影響強度也不大。這說明市場指數對調整后的抑價率影響程度差異很大，且影響趨勢不明顯。 此外，中簽率以及股票發行后市盈率對抑價率和經市場調整后的抑價率在各分位點上影響均不顯著，說明一級市場的信息未能成功傳導至二級市場，發行后的市盈率也并不能在股票發行首日體現在發行價和股價的差異中，二級市場存在較大范圍的噪聲投資者。
五、結語
根據對我國創業板IPO折價及影響因素分析得出的結論，本文提出針對性建議如下：
1. 強化承銷商聲譽機制的約束。本文實證結果表明承銷商聲譽對發行價格的影響不顯著，投資者在發行定價時并未重點考慮承銷商的聲譽情況，這說明我國投行的信譽機制仍需要長期建設。證券監管部門應通過建立有效的承銷商排名體系、加強持續督導并加大違規懲罰力度，以強化對承銷商行為的約束、提高資源配置效率。
2. 深化改革發行定價制度。隨機前沿檢驗結果顯示，自創業板開板以來的兩次發行制度改革對股票發行價格的價值回歸起到正向調節作用。未來發行制度的改革應使市場詢價制度更合理并使信息披露制度更加完善以增加市場透明度。
3. 強化二級市場監管。分位數回歸檢驗表明，二級市場換手率是影響創業板IPO折價的首要顯著因素，即投資者炒新股的盲目熱衷和非理性行為引起了我國創業板IPO的高抑價。監管機構可借鑒香港創業板經驗，建立噪聲過濾機制，以規范投資者行為；同時注重二級市場投資者的理念教育，引導散戶投資者和機構投資者的投資行為趨向理性。
【注】本文系陜西科技大學研究生創新基金項目（項目編號：20130313）的階段性研究成果。
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【作 者】
李文穎 馬廣奇（教授） 盧世闖
【作者單位】
（陜西科技大學管理學院 西安 710021）
